有些人認為量化最好的標準是數據，用數據來控製輸出。但是沒有結果目標感的指引，過程是很容易出現變質，甚至心生放棄的。因此，需要正視量化，以目標感思維去看待數據。
單純地執著於數據，可能會有一些問題。譬如，堅持每天記10個單詞，但是不知道記單詞到一個什麼階段算完，是否有儘頭？可以是考級，也可以是單詞測驗，不管是何種方式，需要對所堅持的數據目標設定一個結果，這樣行動起來也會更有動力。
還有一些電話銷售，每天的工作重複性極高，大部分公司都會以電話量作為考核員工的標準之一。如果沒有目標結果的的指引，比如打電話要達成什麼目標？建立了多少有效溝通？達成了多少簽約？在打電話的過程中，很容易摻雜水分，這是人性使然。表麵上，雖然整體電話量達到了，但是實際效率卻很低。數據雖然直觀，但是出發點目標的不同，會影響到最終的結果。
類似於以上的例子還有很多，畢竟很多事情，想要有個好的結果，都需要付出長期的關注和努力。顯然，在要求數據和積累的前提下，也要明確目標。大目標指引小目標，小目標的完成反饋給執行。通過想要什麼的結果來倒推需要做什麼努力，再具體到執行，這樣才會越做越有勁，而不是被重複的工作或事情磨去了最初的熱烈。
就上述而言，數據和結果當然都要，為了長遠穩定地戰鬥，二者缺一不可。有清晰的目標，有量化的執行，進而有好的結果。
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